AI之火，火到什么程度？（一）

AI之火，火到什么程度？（一）

从2016年 AlphaGo 战胜了人类围棋世界冠军开始，AI正式步入公众视野。

AI到底是什么，它如何一步步发展而来，具体又有什么样的应用，是哪些人或机构在推动AI ？我们需要一份AI科普。

什么是人工智能（AI）

人工智能(Artificial Intelligence)：研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。这门科学试图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。是一门有关“智能主体的研究与设计的学问”（智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达到目标的系统。）

人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三个阶段，区分的主要标准为是否超过人类的智能水平，低于是弱人工智能、等于就是强人工智能、超过则是超人工智能。目前我们正处于并且在相当长的时间段内处于弱人工智能阶段。

AI相关重要概念

大数据

是发展AI的必备基础条件，也是一种全新的思维方式。

大数据，Big data，又称为巨量资料，指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定即时交通路况等；这样的用途正是大型数据集盛行的原因。

机器学习

是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

深度学习

是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的，包含多个层级的数据处理网络，然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求，如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地，锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。

深度学习是一种在表达能力上灵活多变，同时又允许计算机不断尝试，直到最终逼迫目标的机器学习方法。好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

大数据、机器学习、深度学习三者之间的关系，简单来说是，一堆大数据，计算机经过数据罗列归类（算法）分析可以得出最为接近或满足问题的答案，这是机器学习。如果在归类分析的基础上计算机得出了一套规律，并按规律来预测和分析出答案，这就是深度学习。机器学习解决知其然，深度学习解决了知其所以然。我们说的AI发展，在现阶段与未来，是对于深度学习的不断突破。

再举个更容易理解的例子

有一伙子见到一姑娘，与他身上关联的设备（AI）显示他对女孩子一见钟情，设备数据体现在荷尔蒙指数、心率变化等等。能做到这一些就是机器学习分析所得的结果，设备关联的数据存储在结合场景并有多样体征数据出现明显改变的时候，预示着是喜欢的结果。

那深度学习是什么呢？深度学习解决的是为什么这个小伙子见到这个姑娘为一见钟情。设备关联的数据中心检索到小伙子过往所有感情经历、初恋、观看过的影片、图文记录等等信息，能先得出小伙子喜欢的类型，再结合本次所见姑娘的特征条件，体征指数，及场景条件，得出了这就是他的菜。

大数据和深度学习密不可分，深度学习可以从大数据中挖掘出以往难以处理的数据、知识或规律。有足够的数据作为深度学习的输入，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的概念，然后再将这些概念或适应应用到之前从来没有看见过的新数据上。

AI发展史

1、1943年，人工智能的前身———人工神经网络概念提出。数学家Walter Pitts和神经生理学家Warren Mcculloch发表论文，描述了人工神经网络概念，证明该网络可以计算任何可计算函数，并具有学习能力。

2、1951年，第一台神经网络计算机诞生。由两位大学生马文.明斯基和迪恩.爱得蒙创造发明，能模拟40个神经元。

3、1956年，人工智能诞生。计算机科学家约翰.麦卡锡、明斯基及其学生，在达特茅斯学院开展了为期两个月的研讨会，汇集了美国各地的10名研究员。此次研讨会的最大成果是将该新领域命名为“人工智能”。

4、1962年，世界首款工业机器人“尤尼梅特”开始在汽车装配上工作。

5、1966-1972年代，美国斯坦福国际研究所研制了移动式机器人Shakey，这是首台采用了人工智能学的移动机器人。

6、1972-1980年代，神经网络领域有重大突破。但计算机技术发展过于缓慢。人工智能遇冷。

7、1980-1987年代，神经网络重获新生，知识处理成了主流AI研究的聚集点。美国与人工智能相关的软硬件销售额高达4.25亿美元。

8、1987-1993年代，AI推进组织大幅削减了对AI的资助，DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”，AI再次遇冷。后期，研究者根据机器人学的成就提出了一种全新的人工智能方案。

9、1997年，IBM“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这是AI里程碑事件。

10、2006年，杰弗里.辛顿创建深度学习算法，人工智能开始加速发展。

11、2011年，Watson（沃森）作为IBM公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了100万美元的奖金。

12、2012年，人工智能领域标志性一年，谷歌大脑研究小组在线视频智能识别领域有重大突破。人工智能开启人才竞争模式。

13、2015年：人工智能突破之年，Google推出利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台Tensor Flow；剑桥大学建立人工智能研究所。

14、2016年：AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，人工智能开始正式进入公众视野。